坦桑尼亚林迪地区纳钦圭阿石墨矿床地质特征及找矿模型

坦桑尼亚林迪地区是世界上重要的石墨成矿带,纳钦圭阿石墨矿是成矿带新发现的典型矿床之一。矿区分南北2个矿段,共圈定工业矿体17条,推断石墨矿物资源量>100万t,固定碳平均品位为4.05%。矿体赋存于石墨片岩-片麻岩中,呈层状、透镜状产出,走向北东—北北东,产状与围岩一致,矿体与围岩呈渐变过渡关系。矿石类型为石墨片岩-片麻岩型,矿石矿物为鳞片状石墨,脉石矿物主要为石英、长石、云母及少量金属矿物。矿石中片度≥147 μm（+100目）的石墨占94.43%,工业类型为大鳞片晶质石墨矿石。以视极化率6%为异常下限,共圈定4处激电异常,高极化率异常与低电阻率异常对应良好,探矿工程确定为矿体出露位置。该石墨矿的找矿模型：新元古代莫桑比克活动带中一套中高级副变质岩系为区域找矿标志,石墨片岩、石墨片麻岩露头为矿区找矿的直接标志,延伸方向与地层走向一致的条带状低阻、高极化异常带为地球物理找矿标志。该石墨矿的地质特征及找矿模型可作为在坦桑尼亚寻找同类矿床的参考。     

南秦岭柞山地区铅银锌矿成矿规律及找矿模型

南秦岭柞水银洞子—山阳桐木沟铅银锌矿带地处陕西柞山地区中部,位于中秦岭晚古生代弧前盆地的柞水—山阳矿集区内。该带东西长约71 km,南北宽1～7 km。对带内银洞子（铜）铅银菱铁矿床、黑沟铅锌菱铁矿床、桐木沟锌矿床、南沟（银）铅矿床和松林沟铅矿点的地质、矿体、蚀变、矿化规律进行总结,发现矿体均严格产于中-上泥盆统青石垭组,具有明显的时控、层控、岩控及后期热液改造成矿特征,属典型的海底热水喷流沉积-热液改造层控矿床,构成与晚古生代海底热水喷流沉积-热液改造作用有关的铅锌银成矿系列。建立以层控+热液改造为主控矿条件,以青石垭组热水沉积岩+断裂+化探异常+硫化物、重晶石、菱铁矿蚀变分带为组合的找矿模型,对柞山地区金属矿的找矿突破具有重要的指导意义。     

基于指标变权重复合云模型的岩质边坡稳定性评价初探

近年来,云模型评价方法在边坡的稳定性评价中得到了较深入的应用。但目前评价指标的权重多为某一精确值,没有考虑指标权重的不确定性和模糊性。为解决这一问题,尝试用指标变权重云模型表示各指标的权重,并引入权重范围系数以调整指标的权重变化幅度。参照《水电水利边坡工程地质勘察技术规程》和《地质灾害调查技术要求》对评价指标进行选取。参考行业规范、学者们的研究经验以及福建省的实际情况,采用等间距法对各评价指标相应的稳定分级区间进行划分。根据上述方法在MATLAB程序中编写算法,得到了基于指标变权重的复合云模型,并开发了相应的应用程序。通过对福建省连江县黄岐镇边坡的分析,认为该边坡总体处于基本稳定状态,但仍存在转化为不稳定的可能性。根据勘察报告,该坡段于2016年6月17日曾因强降雨发生崩塌,初步验证了本方法的分析结果。     

三峡库区大坪滑坡变形对前缘塌岸的响应分析

随着三峡水库的长期运行,受库水位涨落和波浪作用影响,三峡水库土质岸坡的塌岸问题愈发严重,塌岸不仅造成了水土流失,甚至会诱发滑坡复活。大坪滑坡是三峡库区前缘塌岸发育最为明显的滑坡之一,以三峡库区大坪滑坡为例,结合大坪滑坡的地表宏观变形、地表GPS位移等数据,分析滑坡变形特征以及塌岸对滑坡变形的影响,在此基础上通过ABAQUS生死单元功能实现前缘塌岸对滑坡稳定性影响的数值模拟,进一步探索滑坡变形对前缘塌岸的响应关系。结果表明:大坪滑坡的变形主要受库水位涨落影响,前缘塌岸较发育,塌岸一侧GPS监测点地表位移变化较明显,显然塌岸对大坪滑坡地表变形影响较大;ABAQUS的有限元计算结果表明,塌岸对滑坡的变形影响十分明显,影响大小主要与塌岸方量相关;塌岸导致的滑坡变形主要集中在滑坡前部,并向后部逐渐扩展;ABAQUS中的生死单元法可以很好地实现塌岸对滑坡稳定性影响的模拟。     

一种基于事后对照预警的地质灾害气象预警效果评价模型探讨

近年来探讨的地质灾害气象预警效果评价方法,提出了命中率、漏报率、空报率、准确率等概念。但上述方法用于较小空间尺度或较低等级预警的评价时,会大概率出现空报或准确率为零的评价结果。本文在前人研究的基础上,提出了以事后理想对照预警产品为标准参照,对预警产品从空间、强度、时间3个维度进行耦合程度分析的准确率计算模型,并提出了量化预警产品体量的预警值概念。本模型不受空间尺度、预警等级和有无地质灾害发生等的条件约束;本模型具备较强的拓展性,可以推演计算空间、强度、时间单项要素的准确率,及较长时间周期多期次预警产品的准确率。本文以江西省第26期省级地质灾害气象预警进行了试算,得出该期预警的综合准确率为23.5%,空间准确率为45.4%,强度准确率为47.1%,时间准确率为66.7%。     

搬迁农户生计策略与土地利用行为耦合协调度分析--以贵州省习水县为例

易地扶贫搬迁改变了搬迁农户生计策略,同时影响了其土地利用行为,二者之间的耦合协调度直接影响着农户的可持续生计。本文以贵州省习水县易地搬迁农户调研数据为基础,构建以农户生计策略和土地利用行为为子系统的耦合协调度模型,分析2个子系统之间的耦合关系和耦合协调关系。研究表明:纯农型农户、农兼型农户、兼农型农户生计策略与土地利用行为之间的耦合度值介于0.4~0.5之间,水平较低,处于拮抗状态;不同类型农户生计策略与土地利用行为系统耦合协调度值均处于0.39~0.49之间,处于濒临失调阶段,存在较大优化空间;传统的农业生产形式对于改善农户生计无明显效果,引导农户向专业农业型农户转变对于促进移民安置区“人地系统”协调发展大有裨益。研究结果可为农户生计与土地利用的可持续发展提供理论依据。     

WOFOST模型对河南省冬小麦模拟的适用性分析

为进一步研究WOFOST模型在河南省冬麦区的适用性,以河南省30个农业气象观测站1991—2014年冬小麦观测资料、历史气象资料和土壤资料为依据,对WOFOST模型进行逐站调参和验证,分别建立了30个站的冬小麦模型参数。其中1991—2010年为模型调参年份,2011—2014年为模型验证年份。各站开花期和成熟期调参模拟的归一化均方根误差NRMSE分别小于5%和3%,验证误差分别为3.7%和2.9%。除潢川和固始外,模型对其余各站产量模拟的归一化均方根误差NRMSE全省各站均小于20.0%,验证误差全省平均为15.2%,大部分站点观测值和模拟值相关系数r通过了显著检验。利用调参后的模型模拟2011—2014年冬小麦生长动态变化可知,模拟地上部总干物重与实测单株干物重、模拟LAI与单株叶面积有较一致的变化趋势,拟合度较高。因此,WOFOST模型对河南省冬小麦主要发育阶段、产量及干物质积累模拟能力较强,具有良好的应用前景。     

1961—2010年中国气候生产潜力时空格局变化及其潜在可承载人口分析

以气温、降水格点数据为基础,采用Thornthwaite Memorial模型计算了中国气候生产潜力(CPP),并从气候的角度估算了耕地上气候资源潜在可承载的人口数,以便增强了解气候变化的影响及气候资源最大人口支撑能力。结果表明:1961—2010年中国CPP总体呈突变性增加趋势,1987年为突变点,年最低、最高及平均值分别为689. 18、814. 56和744. 05 g·m^-2·a^-1。空间上呈现出从西北向东南逐渐递增的带状分布,其中高值区主要分布在华南大部,最高值达2103. 56 g·m^-2·a^-1;低值区主要分布在西、北部地区,最低值为39. 28 g·m^-2·a^-1。2001—2010年中国大部分地区CPP年平均值相对于1961—2010年多年平均值变化幅度不大,变化比例高的地区基本上分布于中国西、北部,其中增加的区域达82%,主要分布在华东地区、新疆西部、西藏北部及青海大部,远大于缩减的区域(17%)。1995—2010年,基于公里网格的耕地气候潜在可承载人口为46—2180人·km^-2,全国平均值最低的年份为1130人·km^-2,对应的实际人口为0—49729人·km^-2,全国平均值均不高于137人·km^-2;全国实际总人口为11. 43—13. 04亿,耕地气候潜在可承载总人口为19. 72—20. 22亿,前后比值为58%—65%。这表明,中国耕地生产力未达到气候生产潜力,尚有一定的开发潜力;实际人口在中国大部分地区均没有超出气候资源潜在可承载的最大人口,然而在少数省市(如生态环境脆弱的青海省以及经济发达的大城市及沿海地区)已超出。     

汕头市PM2.5的气象要素影响分析及预报研究

利用2014—2017年汕头市PM_2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM_2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM_2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP （Back-Propagation）人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM_2.5质量浓度预报模型。结果表明：与多数内陆城市不同,汕头市PM_2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM_2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM_2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM_2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关（相关系数为-0.143）;汕头市非汛期PM_2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水（暴雨以上除外）对PM_2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM_2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM_2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。